布尔逻辑检索式共33页文档
布尔逻辑检索 举例
布尔逻辑检索是一种常用的信息检索方法，它利用布尔逻辑运算符连接各个检索词，然后由计算机进行相应逻辑运算，以找出所需信息。
举个例子，假设我们需要在数据库中查找有关"人工智能"和"机器学习"的文献，我们可以使用布尔逻辑运算符"AND"来连接这两个关键词，即：(人工智能AND 机器学习)。
在执行这个检索式时，计算机将会在数据库中查找同时包含"人工智能"和"机器学习"这两个关键词的文献，而忽略那些只包含其中一个关键词的文献。
这样，我们就可以得到一个更精确的结果。
除了"AND"之外，布尔逻辑运算符还包括"OR"、"NOT"。
其中，"OR"用于连接两个检索词，以查找包含其中任意一个关键词的文献；"NOT"则用于排除某个关键词的文献，即在执行含有"NOT"的检索式时，计算机将忽略那些包含该关键词的文献。
应用化学文献检索 布尔逻辑
practice和practise
前后截词检索：截去某个词的前后部 分，使词的中间保持一致，也称为中 间一致检索
例如：输入“?ar?”
part, smart, department, care等
有限截断：指限定截去有限个字符
例如：用“? ?”表示截断1个字符 输入product? ? 检索出含有product、products的记录 用“?? ?”表示截断2个字符
运算符为“NOT”或“-”
用来从原来的检索范围中排除不需要 的概念,可以缩小检索范围，增强检索 的准确性
如检索式为：A NOT B 表示检出含有检索词A，但同时不含检 索词B的记录
如：检索动物的乙肝病毒（不要人的）
hepatitis B virus（乙肝病毒） not human（人类）
截词检索
运算符为 OR 或 +
用于检索词并列关系（同义词、近义 词）的组配，实现检索词概念范围的 并集，它可以扩大检索范围，防止漏 检，有利于提高查全率
如检索式为：A or B或者A + B 表示检出所有含有检索词A或检索词B 的记录
例如：检索有关“计算机”的文献资 料 计算机 OR 电脑
（3）逻辑“非”
无限截断：指允许截去的字符数量不限 上面的前截词、后截词都是
词位置检索
词位置检索法：运用位置运算符进行 检索的一种方法
位置运算符：用于指明检索项在记录 中的位置关系的符号。
常用的位置逻辑算符：（W）与 （nW）、（N）与（nN）、（X）与 （nX ）三类
(W)－(With)：要求检索词A紧挨着检 索词B，之间除可以有一个空格或有一 个标点符号，或一个连接号外，不得 夹有任何其他单饲或字母，并且顺序 不得颠倒
医学文献检索布尔逻辑与表达式
医学文献检索布尔逻辑与表达式【原创实用版】目录1.布尔逻辑运算符在医学文献检索中的应用2.确定问题的核心概念3.确定每个概念的同义词4.使用布尔逻辑运算符进行组合5.实例说明正文一、布尔逻辑运算符在医学文献检索中的应用在医学文献检索中，我们常常需要使用布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）对检索词进行组合运算，以便更准确地找到所需文献。
布尔逻辑运算符可以帮助我们扩大或缩小检索范围，提高检索效率。
二、确定问题的核心概念在检索医学文献时，我们需要首先确定问题的核心概念。
例如，如果我们要研究“青少年药物滥用”，那么“药物滥用”和“青少年”就是我们的核心概念。
三、确定每个概念的同义词在确定核心概念之后，我们还需要找出与这些概念相关的同义词。
这可以帮助我们更全面地检索相关文献。
例如，“药物滥用”的同义词可能包括“药物依赖”、“药物成瘾”等，“青少年”的同义词可能包括“青少年期”、“青年”等。
四、使用布尔逻辑运算符进行组合在找出核心概念及其同义词之后，我们可以使用布尔逻辑运算符对它们进行组合。
布尔逻辑运算符包括：1.AND：用于组合相同或类似的概念，求交集。
例如，“药物滥用”AND “青少年”将返回所有关于“青少年药物滥用”的文献。
2.OR：用于组合同一概念或类似概念的术语，求并集。
例如，“药物滥用”OR“药物依赖”将返回所有关于药物滥用或依赖的文献。
3.NOT：用于排除与某个概念相关的文献。
例如，“药物滥用”NOT“治疗”将返回所有关于药物滥用但不涉及治疗的文献。
五、实例说明假设我们要检索关于“青少年药物滥用”的文献，我们可以进行如下操作：1.确定核心概念：药物滥用、青少年2.找出同义词：药物滥用（药物依赖、药物成瘾）、青少年（青少年期、青年）3.使用布尔逻辑运算符组合：(药物滥用 AND 青少年) OR (药物依赖AND 青少年期) OR (药物成瘾 AND 青年)通过以上操作，我们可以有效地检索到关于“青少年药物滥用”的相关文献。
布尔检索模型
表二 D1和D2相异度的计算
布尔检索模型
XXXX
布尔检索模型
• 概述
布尔检索法是指利用布尔运算符连接各个检索词，然后由计 算机进行逻辑运算，找出所需信息的一种检索方法。 • 设文本集D中某一文本i, 则该文本可表示为: 其中 设另一用户检索表达式为 Q j (t1 t 2) (t 3 t 4) 对于该检索式，系统响应并输出的一组文本应为:它们都含 有标引词 t 1 和 t 2 或者含有标引词 t 3 和 t 4 。
▲其中id代表特征的唯一表示，Doic表示出现了该特
征的文档的唯一标识符。当两篇文档相互比较而相异 结果为1时，就将它们分别插入它们之间不同的特征 链表中；否则，插入相同特征链表中。 ▲当再有新的文档需要比较时，根据该文档中出现的 特征，选择应该与它相同的集合，以减少比较次数。
布尔模型在网页查重中的应用
• 使用这种算法的优点：
• 由于一些词在所有文档中都大量出现，这些词将 不会作为文档的特征值，可以忽略大量常用停用 词的影响，如in，and，the等，这样读取文档时 就不需要特别过滤常用词，节约了处理文档和提 取特征的时间。 • 特征值的比较结果只有1和0两种状态，节约资源 ，易于实现。
布尔模型在网页查重中的应用 相异度的计算:
布尔算符
• 运算符之间的优先级： NOT > AND > OR，如检索表达式：雪花 NOT 啤酒 AND 歌曲 OR 小说，搜索结果为：名字叫 《雪花》的歌曲或者小说。 • 利用小括号（）可以设置出个性化的检索方程。 例如检索出不包含日本在内的有关教育或法律方 面的信息： （university OR college） AND （ education OR Law ）NOT Japan
05-布尔逻辑检索
布尔逻辑算符；位置算符；截词符；字段检索算符 （一）布尔逻辑检索
1）逻辑“与”：通常用“AND”或“大”表示。
A*B，表示在检索结果中，A与B两个概念同时出现在同一记 录中。 【实例】学生*心理健康
作用:缩小检索范围，提高查准率，对主题概念加以限定, 增强了检索的专指性。
2. 检索“计算机病毒”方面的文献。 检索式：（计算机OR电脑）AND病毒
3. 检索“水果保鲜技术”方面的文献。 检索式：（水果OR苹果OR香蕉OR龙眼）AND保鲜
V，逻辑“或”：是同类或并列概念关系的一种组配，通常用运
算符“OR ”或“+”表示。
【实例】 电脑+微机+计算机 知识产权+著作权+专利权+版权
作用：是扩大检索范围，避免漏检，提咼查全率。
3V）词逻的辑文“非献”：。从通某常一用主“NO题T”文或献，中用排符除号那表些示含为有“一某”表些示指。定“检A-索 B”:表示A中不含B的部分。 【实例】学生-小学生 作用：缩小检索范围，提高查准率。
NOT (-)
AND ⑴
OR (+)
例如：查找“食品安全方面的法律和法规“方面的 文献。
如果检索式是：食品安全*法律+法规
用括号（）改变优先级，因此上例为达到检索 目的，检索式应如下：
V
食品安全* （法律+法规）
在信息检索领域，逻辑运算符的使用
/
1. 检索“大学生心理健康”方面的文献。 检索式：大学生AND心理健康
医学文献检索布尔逻辑与表达式
医学文献检索布尔逻辑与表达式医学文献检索布尔逻辑与表达式1. 前言医学文献检索是医学研究的重要环节，对于医生、研究人员和学生而言都至关重要。
而在进行文献检索时，布尔逻辑与表达式是一种非常重要的检索技巧，可以帮助我们更加准确、快速地找到所需的文献资源。
布尔逻辑与表达式的掌握对于提高文献检索的效率和准确性具有重要意义。
2. 什么是布尔逻辑与表达式布尔逻辑与表达式是一种利用逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来连接检索词的技术。
通过合理地运用这些逻辑运算符，我们可以将多个检索词组合起来，从而得到更加精准的检索结果。
3. 布尔逻辑与表达式的基本运算符在进行文献检索时，我们常用到的布尔逻辑运算符有AND、OR、NOT。
- AND运算符：表示“与”，用于连接两个或多个检索词，要求检索结果中同时包含所有的检索词。
- OR运算符：表示“或”，用于连接两个或多个检索词，检索结果中只要包含其中任意一个检索词即可。
- NOT运算符：表示“非”，用于排除某些不需要的检索结果，可通过在检索词前加上NOT来实现。
4. 如何使用布尔逻辑与表达式进行文献检索在进行文献检索时，我们可以通过合理地运用布尔逻辑与表达式来快速准确地获取所需的文献资源。
下面以一个具体的例子来说明如何使用布尔逻辑与表达式进行文献检索。
假设我们需要查找关于“高血压”和“心血管疾病”的文献资源，我们可以通过以下布尔逻辑表达式来进行检索：（高血压 AND 心血管疾病）通过使用AND运算符，我们要求检索结果中同时包含“高血压”和“心血管疾病”这两个检索词，从而得到和我们需求相关的文献资源。
5. 个人观点和理解布尔逻辑与表达式作为一种重要的文献检索技巧，对于提高文献检索的效率和准确性具有重要意义。
通过合理地运用布尔逻辑与表达式，我们可以更加快速准确地找到所需的文献资源，为我们的医学研究和临床实践提供有力的支持。
总结通过本文的介绍，我们了解了布尔逻辑与表达式在医学文献检索中的重要性和基本运算符的使用方法。
常用的布尔逻辑检索
常用的布尔逻辑检索
1. 与（AND）运算符：用于检索包含所有指定词语的文档。
只有当所有检索词都出现在文档中时，才会匹配到该文档。
示例：检索"计算机AND 软件"，将返回同时包含"计算机"和"软件"的文档。
2. 或（OR）运算符：用于检索包含任何一个指定词语的文档。
只要其中一个检索词出现在文档中，就会匹配到该文档。
示例：检索"计算机OR 软件"，将返回包含"计算机"或"软件"的文档。
3. 非（NOT）运算符：用于排除包含特定词语的文档。
只有当文档不包含该检索词时，才会匹配到该文档。
示例：检索"计算机NOT 软件"，将返回包含"计算机"但不包含"软件"的文档。
4. 括号（()）：用于改变运算符的优先级。
可以将需要优先处理的部分用括号括起来。
示例：检索"（计算机AND 软件）OR 硬件"，将返回包含"计算机"和"软件"的文档，或者包含"硬件"的文档。
信息检索布尔逻辑检索
信息检索布尔逻辑检索1 前言随着互联网信息量的不断增长，如何高效地获取所需信息成为了人们关注的焦点。
信息检索技术应运而生，为用户提供便捷、快速的信息检索服务。
本文主要介绍信息检索中的布尔逻辑检索，为读者深入了解该技术提供帮助。
2 什么是布尔逻辑检索布尔逻辑检索，又称为布尔代数检索，是信息检索中最基本的检索模型之一。
其运用布尔代数中的符号和运算符来表示文档集合中的文档关系，通过运算符组合检索表达式，最终返回符合检索表达式的文档集合。
常用的布尔运算符有与（&）、或（|）、非（!）三种。
其中，“与”运算符表示在多个检索词的情况下，只有同时满足多个检索词的文档才会被检索出来；“或”运算符表示满足其中一个检索词的文档都会被检索出来；“非”运算符用于过滤掉指定检索词的文档。
3 布尔逻辑检索的优缺点优点：（1）可简单地组合多个检索词进行检索，精确度高。
（2）布尔逻辑运算符简单明了，易于理解。
（3）在大规模数据中的检索可以非常快速地进行。
缺点：（1）对用户的搜索语句要求较高，需要了解检索词之间的关系，具有一定的技术门槛。
（2）只能匹配精确词语，无法识别同义词和相关词。
（3）难以处理不同的文档属性，不适用于复杂文档类型的检索。
4 如何应用布尔逻辑检索使用布尔逻辑检索进行信息检索，需要以下步骤：（1）确定检索关键字检索者需要根据所需信息的特点，确定准确的检索关键字。
在选择关键字时，应遵循具有代表性的词语，关键性、意义明确的原则。
（2）确定布尔逻辑运算符根据检索关键字之间的逻辑关系，选择适当的布尔逻辑运算符进行运算组合，形成检索表达式。
（3）筛选搜索结果在检索结束后，检索系统会返回符合检索表达式的内容。
检索者需要对检索结果进行筛选，将符合自己需求的信息从中筛选出来。
5 结论布尔逻辑检索技术虽然在应用过程中存在一些缺点，但是其简单明了的检索方式和高效的检索速度，仍然是信息检索领域不可替代的技术之一。
在实际应用过程中，大家可以针对具体情况来选择使用布尔逻辑检索技术，以提高信息检索效率。
专利检索算法 布尔检索
专利检索算法布尔检索
专利检索是使用特定算法从大量的专利数据中筛选出与特定关键词或查询相关的专利的过程。
这些算法主要基于文本挖掘和机器学习技术。
在布尔检索中，我们使用逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来过滤结果。
以下是一个基本的布尔检索的例子：
AND：返回同时包含两个关键词的专利。
OR：返回至少包含一个关键词的专利。
NOT：返回不包含特定关键词的专利。
例如，如果我们想找到同时包含“创新”和“技术”两个关键词的专利，我们可以使用以下查询：
创新 AND 技术
如果我们想找到包含“创新”或“技术”的专利，我们可以使用以下查询：
创新 OR 技术
如果我们想找到包含“创新”但不包含“技术”的专利，我们可以使用以下查询：
创新 AND NOT 技术
然而，这只是最基础的检索方式，更高级的检索方式可能包括使用更复杂的逻辑运算符（如NEAR、WITHIN等），或者使用更复杂的关键词组合。
此外，许多专利数据库还支持使用通配符、短语搜索、词干搜索等高级功能。
值得注意的是，布尔检索虽然强大，但也有其局限性。
例如，它无法处理同义词或近义词，也无法处理语义上的复杂性。
因此，对于更复杂的检索需求，可能需要使用更高级的检索技术，如自然语言处理或深度学习。
布尔逻辑检索
如何编制科学的检索式——布尔逻辑检索
如何编制科学的检索式？——布尔逻辑检索布尔逻辑检索即运用布尔逻辑算符对检索词进行逻辑组配，表达两个概念之间的逻辑关系。
布尔逻辑检索与——AND或——OR非——NOT中文数据库里，布尔逻辑运算符有时用AND、OR、NOT表示，有时用*、+、-表示。
逻辑：与表示概念的相交、限定，缩小检索范围，提高检准率。
用AND 或 * 连接检索词A AND B例：逻辑与（AND或 *)计算机在图书馆的应用计算机图书馆计算机 AND 图书馆举例：石墨烯在太阳能电池中的应用数据库：中国知网检索时间限定：2010-2016检索词石墨烯太阳能电池石墨烯AND 太阳能电池结果条数6683条4085条47条逻辑：或表示概念的平行、并列，用于扩大检索范围，提高查全率表示只要含有其中一个检索词或同时含有这两个检索词的文献都将被命中A 或 A OR B用运算符号“OR”或“+”连接两检索词例：逻辑或（OR或+)查找有关信息检索或知识检索的文献信息检索 OR 知识检索查找有关网络方面的外文文献internet OR network举例：青少年犯罪心理成因研究数据库：中国知网检索时间限定：2010-2015检索词位置：主题检索结果检索词青少年AND犯罪心理AND成因青少年AND犯罪心理AND（成因OR原因）结果条数23条76条逻辑：非 A NOT B 表示含有检索词A 而不含有检索词B 的文献才能被命中去掉一个主题中某一部分的主题，用于缩小检索范围，提高查准率用运算符号“NOT”或“-”连接例：逻辑非（NOT或-）查找论述国家“预算收入”但不涉及“税收收入”的文献预算收入 NOT 税收收入举例：非碲镉汞红外探测器在航天领域的研究进展数据库检索时间检索词位置检索词红外探测器AND 航天红外探测器AND 航天NOT 碲镉汞结果条数52条47条AND、OR、NOT的综合应用运算顺序：NOT>AND>OR可通过（ ）来改变运算的优先顺序如：查找“英美对外贸易”方面的文献英国对外贸易：英国 AND 对外贸易美国对外贸易：美国 AND 对外贸易英美对外贸易：对外贸易 AND（英国 OR 美国)小结。
布尔逻辑检索 示例
布尔逻辑符逻辑与用“AND”或* 表示。
可用来表示其所连接的两个检索项的交叉部分也即交集部分。
如果用AND连接检索词A和检索词B则检索式为 A AND B (或A*B)表示让系统检索同时包含检索词A和检索词B的信息集合C。
如查找“胰岛素治疗糖尿病”的检索式为insulin (胰岛素) and diabetes（糖尿病）。
逻辑或用“OR”或“+”表示。
用于连接并列关系的检索词。
用OR连接检索词A 和检索词B，则检索式为 A OR B或A +B。
表示让系统查找含有检索词A、B之一，或同时包括检索词A和检索词B的信息。
如查找“肿瘤”的检索式为cancer（癌）or tumor（瘤）or carcinoma（癌）or neoplasm（新生物）。
逻辑非用“NOT”或“—”号表示。
用于连接排除关系的检索词即排除不需要的和影响检索结果的概念。
用NOT连接检索词A和检索词B检索式为 A NOT B (或A—B)。
表示检索含有检索词A而不含检索词B的信息，即将包含检索词B的信息集合排除掉。
如查找“动物的乙肝病毒（不要人的）”的文献的检索式为hepatitis B virus（乙肝病毒）not human（人类）。
邻近度算符With用“With”表示。
用于表示同时出现在同一文献的一个字段的两个词。
用With连接检索词A和检索词B，检索式为“A with B”。
表示检索词A 和检索词B不仅要同时出现在一条记录中，还要同时出现在一个字段里的文献才是命中文献。
如：drug（药物）with abuse（滥用）检索出的是同一个字段中同时出现这两个词的记录。
邻近度算符Near用“Near”表示。
用于表示不仅要同时出现在一条记录的同一字段里，还必须在同一个子字段、一句话里的两个词。
用Near连接检索词A和检索词B，检索式为“A Near B”。
表示检索词A和检索词B不仅要同时出现在一条记录中，还要同时出现在一个字段里的文献才是命中文献。
布尔检索
2 选择检索系统
学科范围。对于交叉学科、新兴学科、应用研究、综合 研究，不应局限于某一学科范围，可根据情况适当扩大 检索系统的学科范围。例如，石油和矿业工程的力学计 算方面的课题，也可以考虑数学、物理学、计算机信息 科学、机械工程方面的数据库。扩大检索系统的学科范 围有时会带来意外的收获。 系统类型。首先，在不同的文献类型系统中选择。其次， 要在文摘、索引系统和全文数据库系统之间选择。第三， 在专业性数据库中去查找。 系统功能。一般说来，使用分类语言、主题语言的检索 系统，要优于使用自然语言的检索系统，专业检索系统 要优于搜索引擎。检索途径、检索方式（如分类浏览、 简单检索、高级检索、专家检索、自然语言检索）多， 收录时间跨度长，来源语种、国别多，文本（数据）质 量高，附加个性化服务，检索系统就更值得选择。
检索词A和检索词B用“非”组配，检索式为： A Not B，或者 A-B
它表示检出含有A词，但同时不含B词的记录。
2-5
截词检索
截词检索（truncation retrieval）是指在检索词的适
当位置截断，用截断的词的一个局部进行的检索。由于 检索词与数据库所存储信息字符是部分一致性匹配，所 以又称部分一致检索。 由于西文的构词特性：单复数形式不一致、英美拼写不 一致 、词干＋前缀、词干＋后缀。 检索时，计算机会将所有含有相同部分标识的记录全部 检索出来。在西文检索系统中，使用截词符处理自由词， 对提高查全率的效果非常显著。 按截断的位置来分；按截断的字符数量来分。 截词符多采用通配符“？”、“$”、“*”等，因此， 截词检索有时也称为通配符（wildcard）检索。
2-12
字段限定检索
使用邻近检索，只能限制检索词之间的相对位置， 不能完全确定检索词在数据库记录中出现的字段位 置，特别在使用自由词进行全文检索时，需要用字 段限制查找的范围。使用截词检索，简化了布尔检 索中的逻辑“或”功能，但并没有改善布尔检索的 性质。